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生成式人工智能服务的数据安全与管理:行业标准的深入解析

作者:数据堂 发布时间:2024-06-07

随着生成式人工智能(AI)技术的快速发展,其在各个领域的应用日益广泛,但同时也对数据安全与管理提出了更高的要求。为了确保生成式AI服务的健康发展,国家网信办等七部门发布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》,并细化了其中的安全要求。本文将对这一行业标准进行深入解析,并探讨如何在实践中确保数据的安全与管理。


一、数据来源的严格筛选与核验

新标准明确要求服务提供者在采集数据时,应对特定数据来源进行安全评估,确保数据内容中违法不良信息的比例不超过一定标准。这一措施有助于从源头上减少违法信息的传播,保障用户数据的纯净性和安全性。此外,服务提供者还需对所采集的数据进行核验,进一步确保数据质量。


二、数据来源的多样性与可追溯性

为了提高生成式AI服务的准确性和可靠性,新标准强调了数据来源的多样性和可追溯性。服务提供者应提高训练数据来源的多样性,确保每种语言和类型的训练数据都有多个来源。同时,使用境外来源训练数据时,应与境内来源训练数据进行合理搭配。此外,新标准还要求服务提供者能够追溯训练数据的来源,确保数据的合法性和合规性。


三、数据内容的安全与过滤

在数据内容方面,新标准要求服务提供者对全部训练数据进行过滤,去除数据中的违法不良信息。这包括使用关键词、分类模型、人工抽检等多种方法,确保训练数据的纯净性和安全性。同时,服务提供者还应建立知识产权管理策略,明确训练数据中的知识产权归属,避免知识产权侵权问题。


四、实践中的数据安全与管理

在实际操作中,服务提供者需要采取一系列措施来确保数据的安全与管理。首先,应建立完善的数据管理制度,明确数据的采集、处理、使用等各个环节的责任和流程。其次,应采用先进的技术手段对数据进行加密和防护,防止数据泄露和非法访问。此外,还应加强员工的数据安全意识培训,确保员工在日常工作中遵守数据保护的相关规定。


为了进一步提升数据的安全性和合规性,服务提供者可以借鉴行业内的优秀实践。例如,与专业的数据提供商(如数据堂等)合作,获取高质量、合规的训练数据。数据堂作为专业的数据服务提供商,具有丰富的数据资源和严格的数据管理流程,能够确保训练数据的准确性和合规性。通过与数据堂等合作伙伴的合作,服务提供者可以获得更可靠的数据来源,从而提升生成式AI服务的质量和安全性。


五、结论

生成式AI服务的数据安全与管理是确保其健康发展的关键。通过遵循新标准的要求,并借鉴行业内的优秀实践,服务提供者可以建立完善的数据管理制度和技术防护措施,确保数据的纯净性、安全性和合法性。未来,随着技术的不断发展和应用的不断深入,我们有理由相信生成式AI服务将在更多领域发挥更大的作用,并为社会带来更多的便利和价值。

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